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基于神经网络遗传算法的湿度测量系统研究
引用本文:杭潇,闫玉磊,张铎,王雅琴.基于神经网络遗传算法的湿度测量系统研究[J].安徽农业科学,2018,46(1):189-191,209.
作者姓名:杭潇  闫玉磊  张铎  王雅琴
作者单位:山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安,271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安,271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安,271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安,271018
基金项目:国家新农村建设测绘保障服务示范项目
摘    要:在研究湿度测量和控制原理的基础上,设计了一种基于神经网络遗传算法的湿度测量系统。系统采用DHT11湿度传感器,利用改良的神经网络遗传算法对湿度测量进行优化。结果表明,经神经网络遗传算法优化的湿度测量仪可以将精度控制在1.6×10-2,大大地提高了湿度测量的精度,并且基于该算法的湿度测量具有很好的鲁棒性和自适应性。

关 键 词:湿度测量  B-P神经网络  遗传算法

Study on Humidity Measurement System Based on Neural Network and Genetic Algorithm
Abstract:On the basis of studying the principle of humidity measurement and control,a humidity measurement system based on neural network and genetic algorithm was designed.In this system,DHT11 humidity sensor was used,and the humidity measurement method was optimized by using an improved neural network and genetic algorithm.The test results showed that the humidity could be controlled in the accuracy of 1.6 × 10-2 by using this system,which enhanced the humidity measurement accuracy greatly.Moreover,the humidity measurement based on this system had good robustness and self-adaptability.
Keywords:
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